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提出了一种脉冲噪声滤波算法。首先对噪声图像进行二维小波分解，得到高频和低频子图像；其次对高频子图像序列采用改进自适应加权中值滤波进行处理，以排除水平、垂直、对角方向的噪声；然后对于低频子图像引入基于修正系数的维纳滤波进行处理，并进行小波系数重构；最后设计出一种小波域图像增强模型，通过设置调节系数，将图像分为不同区域分别进行相应比例的对比度拉伸处理，结合实验定量讨论了噪声强度与模型系数的函数关系。实验表明，该滤波算法不仅优于几类单一滤波算法，相对于某些组合滤波算法而言，也具有一定的优势。